使用 for 循环计算带有 numpy 的新列答案

【问题标题】：Calculating a new column with numpy using for loop使用 for 循环计算带有 numpy 的新列
【发布时间】：2018-09-12 12:36:09
【问题描述】：

我在 numpy 中有一个名为 np_charge 的数据集，大小为 (1430, 258)。我的想法是创建一个新列，其中第一行包含方程的输出

第一行：np_charge[-1][1]-np_charge[0][1]

第二行：np_charge[-1][1]-np_charge[1][1] . . .

最后一行：np_charge[-1][1]-np_charge[1429][1]

我试图在互联网上找到解决方案，但找不到任何解决方案。我的解决方案如下所示：

e=[]

n_rows=np_charge.shape[0]-1

for i in range(n_rows):
    e[i]=(np_charge[-1][1]-np_charge[i][1])

但我得到这个错误代码：

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-988-9463a5cb0618> in <module>()
 15 
 16 for i in range(n_rows):
---> 17     e[i]=np_charge[-1][1]-np_charge[i][1]
 18 
 19 

IndexError: list assignment index out of range

谢谢，回复

【问题讨论】：

标签： python numpy for-loop multiple-columns

【解决方案1】：

不推荐使用 For 循环。 Numpy 经过优化以执行数组操作。一个简单的例子：

L = np.random.randint(0, 5, size=(20, 10))
new = L[-1][1]-L[:][1]
Out[61]: array([-3,  0, -3,  0,  1, -1,  0,  1, -3, -2])

因此，在您的情况下，新列将是相同的，但使用 np_charge 而不是 L。

N.B：您的错误来自您没有使用列表e 的append() 方法。第一次迭代，在列表[] 中查找索引0，该索引不存在。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如您在您的一个 cmets 中所阐明的那样。创建 MVE

from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import random
a=np.array([datetime.now()-relativedelta(months=random.randint(0,100)) for i in range(10)])
print(a)

输出：

 array([datetime.datetime(2014, 10, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2018, 9, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2014, 4, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2011, 4, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2015, 10, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2011, 11, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2016, 3, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2017, 10, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2010, 6, 12, 9, 0, 31, 696000),
           datetime.datetime(2016, 2, 12, 9, 0, 31, 696000)], dtype=object)

tn 我假设数组的最后一个索引。因此

result=a[len(a)-1]-a

[datetime.timedelta(488),
 datetime.timedelta(-943),
 datetime.timedelta(671),
 datetime.timedelta(1767),
 datetime.timedelta(123),
 datetime.timedelta(1553),
 datetime.timedelta(-29),
 datetime.timedelta(-608),
 datetime.timedelta(2071),
 datetime.timedelta(0)]

【讨论】：